## Studi Komparatif Abnormal Return pada Perbankan yang Melakukan Pengungkapan Modal Intelektual A Comparative Study on Abnormal Returns of Banks Disclosing Intellectual Capital Information
Arya Aji Aditya 1 Aang Afandi 2 Hesti Wahyuni 3
1,2,3 Politeknik Negeri Malang, Indonesia

## A R T I C L E   I N F O
Article History : Received 03 August 2020
Revised 18 October 2020 Publish 24 December 2020

## Keywords:
Abnormal return, comparative analysis, disclosure, intellectual capital.
DOI: https://doi.org/10.21107/infestasi.v16i2.8090

## A B S T R A C T
The  research  aimed  to  examine  the  effect  of  intellectual  capital  disclosing  on abnormal  returns  and  to  compare  the  abnormal  return  difference  after  and before  the  uploading  events  of  the  annual  report.  The  population  was  43 banking  companies  listed  on  the  Indonesian  Stock  Exchange  from  2016  to 2018. Then, 41 companies were selected as the sample by using the Purposive Sampling  Method.  The  data  required  were  the  company’s  annual  reports collected  by  using  documentation  method.  Intellectual  capital  disclosure  was collected by using content analysis, while abnormal return calculated using an event  study  approach.  The  data  were  analyzed  with  the  Simple  Linear Regression and Paired  Sample T-Test Method. The Simple Linear Regression Method  showed  intellectual  capital  disclosure  did  not  significantly  affect abnormal  returns.  Meanwhile,  comparative  studies  showed  that  no  abnormal return differences detected after and before the events. Based on both analyses, it can be concluded the annual report was not used by market participants in Indonesia  as  one  of  the  sources  of  reference  in  making  investment  decisions. Human capital, structural capital and relational capital information presented narratively,  numerically,  or  monetarily  in  the  annual  report  could  not  affect the share price of the company.

## A B S T R A K
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menguji  dampak  pengungkapan  modal intelektual  terhadap  abnormal  return  dan  mengevaluasi  perbedaan  abnormal return  sesudah  dan  sebelum  hari  peristiwa  pengunggahan  laporan  tahunan. Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  43  perusahaan  sektor  perbankan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016  dan  2018.  Melalui  metode purposive  sampling  terkumpul  sebanyak  41  sampel  perusahaan.  Data  dalam penelitian  ini  yaitu  laporan  tahunan  perusahaan  yang  dikumpulkan  dengan metode  dokumentasi.  Untuk  mencari  nilai  pengungkapan  modal  intelektual menggunakan metode analisis konten sedangkan untuk mengetahui abnormal return  menggunakan  pendekatan  studi  peristiwa.  Data  dianalisis  dengan analisis  regresi  linear  sederhana  dan  uji  beda  berpasangan.  Hasil  uji  regresi linear  sederhana  menunjukkan  pengungkapan  modal  intelektual  tidak mempengaruhi secara signifikan abnormal return. Sementara itu, hasil uji beda menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  abnormal  return  setelah  dan  sebelum peristiwa.    Berdasarkan  kedua  analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa pelaku pasar di Indonesia belum memanfaatkan laporan tahunan sebagai salah satu  sumber  referensi  dalam  mengambil  keputusan  investasi.  Informasi mengenai human capital, structural capital dan relational capital yang tersaji secara naratif, numerik, maupun moneter dalam laporan tahunan tidak mampu memengaruhi harga saham perusahaan.

## 1. PENDAHULUAN
Peralihan  era  globalisasi  ke  era  digitalisasi  memaksa  perusahaan  berlomba-lomba  untuk  mengubah strategi  dalam  menjalankan  bisnisnya  dengan  beradaptasi  pada  lingkungan  bisnis  yang  serba  digital. Perubahan  tersebut  dimulai  dengan  mengubah  bisnis  yang  berbasis  tenaga  kerja  menjadi  bisnis  yang berbasis  ilmu  pengetahuan  (Sawarjuwono  dan  Kadir,  2003).  Bisnis  berbasis  ilmu  pengetahuan  mampu menciptakan teknologi dan sistem terbarukan. Untuk menjadi perusahaan yang unggul dalam bidangnya, penyerapan  ilmu  pengetahuan  merupakan  hal  yang  sangat  penting.  Kemampuan  dalam  mengukur  dan mengungkap aset tidak berwujud merupakan salah satu bentuk terapan dari ilmu pengetahuan, berbeda dengan aset berwujud yang dapat dinilai dan diungkap lebih mudah karena wujud fisiknya. Studi yang dilakukan  Sawarjuwono dan  Kadir  (2003)  menyatakan  bahwa  aset  tidak  berwujud  mampu  memberikan kontribusi kepada perusahaan berupa ekonomisasi dan efisiensi sumber daya.
Dalam  laporan  tahunan  perusahaan,  kandungan  informasi  yang  tersaji  cukup  beragam.  Terdapat informasi yang bersifat baik ( good news ) maupun buruk ( bad news ) yang keduanya mampu mempengaruhi investor  dan  pasar  (Dumay  dan  Tall,  2007).  Bagi  investor  semakin  banyak  informasi  yang  tersedia digunakan  sebagai  pertimbangan  membuat  keputusan  investasi  sementara  bagi  pasar  kandungan informasi yang tersaji di laporan tahunan entah baik maupun buruk ditangkap sebagai pembentuk harga keseimbangan  baru  (Sir  et  al.,  2010).  Dalam  praktiknya,  pengguna  laporan  tahunan  atau  pelaku  pasar seringkali  merasa  tidak  puas  terhadap  laporan  tahunan  yang  disajikan  perusahaan.  Penetapan  pada Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan  (PSAK)  19 tentang  aset tidak  berwujud  merupakan  bentuk  riil dari ketidakpuasan tersebut, perusahaan seringkali membatasi pengungkapan informasi yang bersumber dari aset tidak berwujud (Sir et al., 2010) hingga menimbulkan agency problem . Intangible  asset diungkapkan  perusahaan  mengikuti  PSAK  19  revisi  tahun  2015  tentang  aset  tidak berwujud. Makna yang terkandung dalam pernyataan ini belum menunjukkan bahwa intangible asset harus diungkapkan  secara mandatory .  Selain  itu,  dalam  pernyataan  ini  tidak  menyiratkan  mengenai  modal intelektual. Akan tetapi secara tersurat modal intelektual diuraikan lebih jelas dalam paragraf 9 mengenai bentukan aset tidak berwujud: "... ilmu pengetahuan atau teknologi, desain dan implementasi sistem dan proses  baru,  lisensi,  hak  kekayaan  intelektual,  pengetahuan  mengenai  pasar  dan  merk  (termasuk  merk produk dan judul publisitas), contoh umum lainnya seperti piranti lunak komputer, paten, hak cipta, film, daftar  pelanggan,  hak  pelayanan  jaminan,  izin  penangkapan  ikan,  kuota  impor,  waralaba,  hubungan dengan pemasok dan pelanggan, loyalitas pelanggan, pangsa pasar dan hak pemasaran."
Alternatif  yang  dapat  dilakukan  dalam  rangka  memenuhi  kepuasan  pengguna  laporan  tahunan adalah  melakukan  pengungkapan  secara voluntary terhadap  informasi  perusahaan  secara  komprehensif. Salah satu pendekatannya melalui content analysis modal intelektual untuk mengidentifikasi dan mengukur aset tidak berwujud (Nharaswarie et al., 2012). Stewart (1997) mendefinisikan human capital adalah inovasi dalam  pembuatan  produk  dan  layanan  atau  improvisasi  dalam  bisnis  proses  yang  diciptakan; structural capital adalah  pembaruan  terhadap  teknologi,  penemuan  data,  strategi  dan  budaya,  struktur  dan  sistem serta  kegiatan  dalam  organisasi;  dan customer  capital adalah  sebuah  nilai  dalam  hubungan  antara perusahan dengan pelanggan seperti market share , retensi pelanggan dan profitabilitas pelanggan. Melalui modal  intelektual  yang  terbagi  atas human  capital , customer  capital dan structural  capital yang  mewakili kekayaan intelektual perusahaan yang tersembunyi atau disembunyikan.
Dengan pengungkapan modal intelektual secara komprehensif akan muncul nilai tersembunyi ( hidden value ) dan atau tercipta nilai baru ( value creation ) bagi perusahaan agar kompetitif (Bollen et al., 2005 dalam Sir et al., 2010; Mouritsen et al., 2004). Hidden value dianggap sebagai keberhasilan dalam penciptaan nilai baru ( value creation ) yang diakui peranannya oleh investor sekaligus menjawab ketidakpuasan pengguna laporan  keuangan  terhadap  informasi  yang  disajikan  perusahaan  (Melani,  2015).  Terungkapnya hidden value dalam  laporan  tahunan  perusahaan  karena  mengesampingkan  proses  identifikasi  dan  pengukuran nilai aset tidak berwujud yang pengaruh pada return saham perusahaan (Nharaswarie et al., 2012).
Dalam  melakukan  pengungkapan  modal  intelektual  menggunakan  metode event  study yang menganalisis abnormal  return dari  setiap  perusahaan  diantara  hari  pengamatan  dan  pengumuman  serta informasi  yang  berkembang  di  pasar. Abnormal  return adalah  selisih  antara return sesungguhnya  yang terjadi dengan return ekspektasian (Jogiyanto, 2017). Untuk menguji abnormal return secara agregat selama periode  pengamatan  dilakukan  dengan  menguji  nilai average  abnormal  return seluruh  perusahaan  secara cross-section selama  periode  pengamatan  dan  nilai cumulative  abnormal  return digunakan  untuk  menguji
jenis  perusahaan  yang  berpengaruh  terhadap  informasi  yang  tersedia  di  pasar.  Pengumuman  laporan tahunan  perusahaan  umumnya  identik  dengan  peristiwa  waktu  pengumuman  laba  dan  pengumuman deviden perusahaan karena dalam peristiwa tersebut memiliki kandungan nilai ekonomis yang bermanfaat bagi investor dalam memperoleh abnormal return (Jogiyanto, 2017).
Perbankan  merupakan  salah  satu  subsektor  bisnis  dan  keuangan  yang  memiliki  sifat intellectually intensive ,  sebuah  kondisi  dimana  layanan  pelanggan  secara  intensif  bergantung  pada  tingkat  intelektual tenaga kerja (Kamath, 2007 dalam Paradesia et al., 2016). Dalam penelitian ini, perbankan dipilih menjadi objek  penelitian  dengan  menggunakan  indeks  pengungkapan  yaitu  menggunakan  ICD-In  yang dikembangkan  oleh  Ulum  (2015)  karena  menyesuaikan  dengan  kondisi  iklim  bisnis  dan  hukum  di Indonesia serta merupakan salah satu indeks pengungkapan modal intelektual terbarukan.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  menguji  hubungan  antara  pengungkapan  modal  intelektual dengan abnormal  return memberikan  hasil  yang  sama.  Penelitian  yang  dilakukan  Sir  et  al.  (2010) menyimpulkan pengungkapan modal intelektual berpengaruh secara signifikan terhadap abnormal return , sedangkan Dumay dan Tall (2007) menyimpulkan pengungkapan modal intelektual berpengaruh terhadap cumulative abnormal return melalui proses independent sample t-test. Peneliti memutuskan untuk melakukan replikasi  dan  pengembangan  penelitian  Sir  et  al.  (2010)  dengan  mengubah  indeks  pengungkapan  yaitu menggunakan ICD-In yang dikembangkan oleh Ulum (2015) karena menyesuaikan dengan kondisi iklim bisnis  dan  hukum  di  Indonesia  serta  merupakan  salah  satu  indeks  pengungkapan  modal  intelektual terbarukan.

## 2. TELAAH LITERATUR
Marr  dan  Schiuma  (2001)  seperti  dikutip  dalam  CIMA  (2003)  menyatakan,  “ Intellectual  capital  is  the group  of knowledge  assets  that are  attributed to an organization and most  significantly contribute  to an  improved competitive position of this organization by adding value to defined key stakeholders ”. Selain itu, menurut Stewart (1997) intellectual material antara lain pengetahuan, informasi, kekayaan intelektual, dan pengalaman yang digunakan  secara  bersama  untuk  menciptakan  kekayaan.  Oleh  karena  itu,  hingga  saat  ini  belum  ada definisi  yang  konklusif  mengenai  modal  intelektual  dan  masih  terjadi  perdebatan  antara  para  ahli dikarenakan  modal  intelektual  merupakan  konsep  manajemen  yang  masih  membingungkan  dan  relatif baru (Purnomosidhi, 2005).
Pengklasifikasian  modal  intelektual  yang  digunakan  dalam  banyak  penelitian  terbagi  atas  tiga kategori  yaitu human  capital , relational / customer  capital dan organizational/structural  capital .  Stewart  (1997) mendefinisikan tiga kategori tersebut; human capital adalah inovasi dalam pembuatan produk dan layanan atau  improvisasi  dalam  bisnis  proses  yang  diciptakan; structural  capital adalah  pembaruan  terhadap teknologi, penemuan data, strategi dan budaya, struktur dan sistem serta kegiatan dalam organisasi; dan customer  capital adalah  sebuah  nilai  dalam  hubungan  antara  perusahan  dengan  pelanggan seperti  market share ,  retensi  pelanggan  dan  profitabilitas  pelanggan. The  International  Federation  of  Accountants (1998) dalam  CIMA  (2003)  juga  mengklasifikasikan  modal  intelektual  dalam  tiga  kategori  yaitu human  capital , relational ( customer ) capital dan organizational ( structural ) capital . ICD-In  atau intellectual  capital  disclosure Indonesia  merupakan  salah  satu  bentuk  modifikasi  item pengungkapan  versi  Sveiby  (1997)  dengan  menambahkan  item  pengungkapan  yang  diatur  dalam Keputusan  Ketua  Bapepam  dan  LK  Nomor:  Kep-431/BL/2012  tentang  Penyampaian  Laporan  Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik. Studi ini dilakukan oleh Ulum (2015) yaitu mengungkap modal intelektual pada  industri  perbankan  di  Indonesia  dengan  memanfaatkan  item  yang  terkandung  dalam  ICD-In  dan menggunakan four-way numerical coding system dalam proses identifikasi.
Abnormal  return atau excess  return merupakan  kelebihan  dari  return  yang  sesungguhnya  terjadi terhadap return  normal yang  biasanya  terjadi  dalam  jangkauan  waktu  sebuah  peristiwa  pengumuman informasi  oleh  perusahaan. Return  normal adalah return ekspektasian  ( expected  return )  atau  return  yang diharapkan oleh investor. Return realisasian atau return sesungguhnya merupakan return yang terjadi pada waktu  ke-t  dengan  mengurangi  harga  relatif  sekarang  dengan  harga  sebelumnya.  Dapat  disimpulkan bahwa abnormal return adalah selisih antara return realisasian dengan return ekspektasian (Jogiyanto, 2017). Terdapat tiga model untuk mengestimasi return ekspektasian yaitu mean-adjusted model, market model dan market-adjusted model. Selain itu, cumulative abnormal return merupakan penjumlahan abnormal return hari  sebelum  dan  sesudah event  date untuk  masing-masing  perusahaan  (Jogiyanto,  2017).  Pengujian abnormal  return secara  agregat dengan  menguji average  abnormal  return seluruh  perusahaan  yang qualified
secara cross-section untuk tiap-tiap hari selama periode pengamatan (Jogiyanto, 2017). Efficient market hypothesis telah digunakan sebagai grand theory dalam penelitian yang dilakukan oleh Nhareswarie  et  al.  (2012),  Sir  et  al.  (2010),  dan  Ulum  et  al.  (2014)  yang  berhubungan  dengan  modal intelektual. Bagaimana pasar bereaksi terhadap suatu informasi untuk mencapai harga keseimbangan yang baru  merupakan  hal  yang  penting.  Jika  pasar  bereaksi  dengan  cepat  dan  akurat  untuk  mencapai  harga keseimbangan baru yang sepenuhnya mencerminkan informasi yang tersedia, maka kondisi pasar seperti ini disebut dengan pasar efisien (Jogiyanto, 2017).
Jensen  &  Meckling  (1976)  mendefinisikan agency  theory sebagai  “ Contract  under  which  one  or  more persons  (the  principal/s)  engage another  person  (the agent)  to  perform  some  service  on  their  behalf  which  involves delegating some decision making authority to the agent. ” Dalam pernyataan tersebut, principal adalah shareholder sedangkan agent adalah  manajer  perusahaan  dan  keduanya  memiliki  kepentingan  yang  bertentangan walaupun  memiliki  hubungan  dalam  ikatan  kontrak.  Apabila  terjadi  konflik  kepentingan  diantara keduanya,  maka  menimbulkan  asimetri  informasi  yang  berdampak  pada  kecepatan  reaksi  pasar  dalam menyeimbangkan  harga  menurut  informasi  yang  diterima.  Dorongan  manajer  dalam  mengungkap informasi  sukarela  seperti  pengungkapan  modal  intelektual  merupakan  salah  bentuk  kontrol  kinerja manajer  sebagai  agent.  Mekanisme  pengungkapan  memberikan  tempat  bagi agency  theory dalam mengurangi  biaya  konflik  yang  terjadi  serta  mengurangi  asimetri  informasi  bagi  pasar  (Rezki,  2018; Suhardjanto dan Wardhani, 2010).
Spence  (1973)  menyatakan  bahwa  perusahaan  dengan  kinerja  yang  tinggi  menggunakan  informasi keuangan untuk mengirim sinyal kepada pasar. Signaling theory yang dikemukakan Spence menekankan setiap informasi yang dikeluarkan oleh perusahaan harus lengkap, relevan, akurat dan tepat waktu agar tidak menimbulkan asimetri informasi karena berpengaruh terhadap keputusan investasi. Informasi yang disajikan  perusahaan  merupakan  unsur  penting  bagi  pasar  karena  terdapat  historis  berupa  keterangan, catatan,  atau  gambaran  keadaan  masa  lalu,  saat  ini  maupun  masa  mendatang  perusahaan.  Perusahaan yang memiliki basis modal intelektual kuat umumnya melakukan pengungkapan informasi yang bersifat voluntary selain mandatory yang mengindikasikan perusahaan tersebut berkualitas dan memiliki kapasitas. Pengungkapan  modal  intelektual  merupakan  salah  satu  bentuk voluntary  disclosure  information dan merupakan  sinyal  positif  bagi  pasar  yang  disajikan  oleh  perusahaan  dalam  rangka  menaikkan  nilai perusahaan dan memberikan keuntungan kompetitif lainnya (Ulum, 2014; Widarjo, 2011)
Legitimacy theory mengemukakan bahwa perusahaan berusaha memastikan kegiatan operasinya sesuai dengan batas dan norma sosial, mendapatkan persetujuan dari masyarakat dalam melakukan tindakan dan usahanya dianggap sah (Whiting dan Woodcoock, 2011). Selain itu, menekankan bahwa organisasi tidak hanya  mementingkan  investor,  tetapi  juga  mempertimbangkan  hak  masyarakat  umum  karena  sudah terikat kontrak sosial (Deegan, 2014). Dengan demikian, perusahaan akan mengungkapan secara sukarela aktivitas  tertentu  yang  telah  dilaksanakan  dan  meyakinkan  masyarakat  bahwa  kegiatan  mereka diperbolehkan  dan  telah  memberi  kontribusi  pada  kesejahteraan  masyarakat. Legitimacy  theory dianggap mampu menunjukkan pengungkapan modal intelektual dengan penggunaan metode content analysis untuk mengukur  keluasan  pengungkapan  modal  intelektual.  Perusahaan  akan  mengungkapkan  modal intelektual  jika  memang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  meskipun  bentuk  laporannya  tidak  seperti  aset berwujud  yang  langsung  tertera  pada  laporan  keuangan  dan  menggambarkan  keberhasilan  perusahaan (Purnomosidhi, 2005).
Studi empiris yang dilakukan oleh Sir et al. (2010) serta Dumay dan Tull (2007) menyimpulkan bahwa pengungkapan  modal  intelektual  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap cumulative  abnormal  return . Menurut  Singh  et  al.  (2009)  berpendapat  bahwa  pengungkapan  modal  intelektual  yang  komprehensif meningkatkan optimisme investor untuk memperoleh harga saham yang tercatat abnormally high . Dengan adanya  hasil  beberapa  penelitian  tersebut,  artinya  terdapat  kinerja  perusahaan  yang  dicatatkan  dari  sisi performa  keuangan  dan  manajerial  secara  baik  jika  melakukan  pengungkapan  modal  intelektual. Perumusan hipotesis sebagai berikut:
H 1 :   Pengungkapan modal intelektual berpengaruh pada cumulative abnormal return sebagai kinerja pasar. Terdapat beberapa studi empiris yang menguji average abnormal return sebelum dan setelah event date . Junaedi (2005) menemukan bahwa average abnormal return setelah pengungkapan lebih besar dibandingkan sebelum  pengungkapan.  Sir et  al. (2010)  melakukan  replikasi  terhadap  penelitian  Junaedi  (2005)  dan menemukan hasil yang sama yaitu tidak terdapat perbedaan average abnormal return sebelum dan sesudah event date , walaupun melakukan replikasi hasil penelitian dapat berbeda yang disebabkan oleh penentuan
event window , proksi yang digunakan serta objek penelitian. Perumusan hipotesis sebagai berikut: H 2 :   Nilai average abnormal return setelah event date lebih besar dibandingkan nilai average abnormal return sebelum event date .

## 3. METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  perbankan  di  Indonesia  yang  telah mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2016 dan 2018. Sampel dalam penelitian ini berasal dari populasi yang terpilih melalui metode purposive sampling . Sumber data yang digunakan berupa laporan  tahunan  perusahaan  yang  akan  dianalisis  menggunakan  pendekatan analysis  content untuk mencari nilai pengungkapan modal intelektual. Pendekatan event study dilakukan untuk mencari abnormal return tiap-tiap  perusahaan.  Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  variabel  independen  yaitu  pengungkapan modal  intelektual,  sedangkan  variabel  dependennya  adalah abnormal  return . Analysis  content digunakan dalam  rangka  mencari  informasi  kualitatif  yang  tertera  dalam  laporan  tahunan  perusahaan.  Apabila informasi  tersebut  dinyatakan  secara  tersurat  dalam  laporan  tahunan,  akan  diberikan  skor  yang selanjutnya dijumlahkan secara kumulatif untuk tiap perusahaan per tahun pelaporan.
Tabel 1. Klasifikasi Item, Skala dan Skor Kumulatif ICD-In Kategori Item Skala Skor Kumulatif Human Capital 1. Jumlah karyawan  (M) 2. Tingkat pendidikan
3. Kualifikasi karyawan
4. Pengetahuan karyawan
5. Kompetensi karyawan
6. Pendidikan dan pelatihan (M)
7. Jenis pelatihan terkait (M) 8. Turnover karyawan (M) 0-2 0-2
0-2 0-1 0-1 0-2 0-2 0-2 2 4 6 7 8 10 12 14 Structural Capital 9. Visi dan misi (M) 10. Kode etik (M) 11. Hak paten
12. Hak cipta
13. Trademarks
14. Filosofi manajemen
15. Budaya organisasi
16. Proses manajemen
17. Sistem informasi
18. Sistem jaringan
19. Corporate Governance (M)
20. Sistem pelaporan pelanggaran (M)
21. Analisis kinerja keuangan komprehensif (M)
22. Kemampuan membayar utang (M) 23. Struktur pemodalan (M) 0-2 0-1 0-2 0-2 0-2 0-1 0-1 0-1 0-2 0-2 0-2 0-1 0-3 0-3 0-3 16 17 19 21 23 24 25 26 28 30 32 33 36 39 42 Relational Capital 24. Brand 25. Pelanggan
26. Loyalitas pelanggan
27. Nama perusahaan
28. Jaringan distribusi
29. Kolaborasi bisnis
30. Perjanjian lisensi
31. Kontrak-kontrak yang menguntungkan
32. Perjanjian franchise
33. Penghargaan (M)
34. Sertifikasi (M)
35. Strategi pemasaran (M) 36. Pangsa pasar (M) 0-1 0-2 0-1 0-1 0-2 0-1 0-3 0-3 0-2 0-2 0-1 0-1 0-2 43 45 46 47 49 50 53 56 58 60 61 62 64

## Sumber: Ulum (2015)
Pemberian kode (M) dalam tabel 1 merupakan tanda bahwa item tersebut merupakan hasil modifikasi dengan menambahkan item pengungkapan yang diatur dalam Keputusan Ketua Bapepam dan LK Nomor: Kep-431/BL/2012  tentang  Penyampaian  Laporan  Tahunan  Emiten  atau  Perusahaan  Publik.  Selain  itu, skala  0  menerangkan  item  tidak diungkap  dalam  laporan  tahunan,  skala  1  menerangkan  item  diungkap dalam  bentuk  narasi,  skala  2  menerangkan  item  diungkap  dalam  bentuk  numerik  dan  skala 3 diungkap dengan nilai moneter, penggunaan skala ini dapat mengukur kuantitas dan kualitas pengungkapan. Skor kumulatif menunjukkan maksimal skor informasi yang mampu disajikan dalam laporan tahunan.
Untuk menghitung abnormal return digunakan pendekatan event study . Pada penelitian ini, event study dilakukan  dengan  mengamati event  window lima  hari  sebelum  hari  peristiwa  (t -5 ),  hari  peristiwa/ cut  off date/event  date (t 0 )  dan  lima  hari  sesudah  hari  peristiwa  (t +5 )  dengan  menggunakan  pendekatan market- adjusted  model .  Asumsi market-adjusted  model diterapkan  berdasarkan  kondisi  pasar  modal  di  Indonesia yang  tidak  efisien  karena  masih  berkembang  dan  harga  saham  bergerak  pada  kondisi  peristiwa tertentu saja seperti pengumuman laba dan pengumuman deviden (Junaedi, 2005; Jogiyanto, 2017). Terdapat dua alat  analisis  yang  digunakan  yaitu  uji  beda  berpasangan  ( paired  sample  t-test )  untuk  mengomparasikan perbedaan abnormal return sesudah dan sebelum hari peristiwa dan analisis regresi linear sederhana yang digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  antara  pengungkapan  modal  intelektual  terhadap  abnormal return. Model dalam analisis regresi linier sederhana ini adalah:
Keterangan:
: abnormal return berupa nilai cumulative abnormal return sekuritas i pada tahun ke-t : konstanta
: koefisien regresi berupa pengungkapan modal intelektual perusahaan i pada tahun ke-t

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Total  sampel  dalam  penelitian  ini  sebanyak  41  perusahaan  dengan  masa  pengamatan  secara cross- section dalam  dua  waktu  berbeda  dengan  jangka  waktu  2  tahun.  Maka  sesuai  dengan  hasil  statistik deskriptif  jumlah  data  (N)  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  82.  Adapun  nilai  DSCORE minimum  sebesar  22  dan  maksimum  sebesar  45  mengartikan  dari  maksimum  skor  kumulatif  DSCORE yaitu  64.  Semua  perusahaan  yang  masuk  sebagai  sampel  penelitian  menyajikan  pengungkapan  modal intelektual  dalam  bentuk  narasi,  grafik,  numerik  atau  nilai  moneter  dalam  laporan  tahunan  walaupun tidak  memiliki  skor  penuh.  Disisi  lain,  nilai  rata-rata  ( mean )  sebesar  37  dan  standar  deviasi  sebesar  5 memberikan  gambaran  mengenai  batas  bawah  dan  batas  atas  perusahaan  yang  dikategorikan grey  area . Nilai batas atas DSCORE sebesar 40 dan nilai batas bawah DSCORE sebesar 35, mengartikan perusahaan yang memiliki DSCORE rentang ≥35 sampai dengan ≤40 adalah perusahaan yang masuk grey area sehingga tidak  akan  dimasukkan  dalam  perhitungan  uji  hipotesis  perbandingan  perusahaan  yang  melakukan pengungkapan secara komprehensif (CICD) dan tidak komprehensif (NCICD).
Cumulative abnormal return selama periode pengamatan cross-section tahun 2016 dan 2018 memberikan hasil  nilai  minimum  sebesar  -0,141  dan  maksimum  sebesar  0,871.  Hal  tersebut  mengindikasikan  selama periode pengamatan 11 hari pada tiap-tiap sekuritas memiliki abnormal return yang berbeda-beda. Selain itu,  nilai  rata-rata  sebesar  0,049  dan  standar  deviasi  0,162  yang  mengartikan  perbedaan abnormal  return tiap-tiap sekuritas sangat tidak berimbang karena terpaut nilai yang cukup besar.
Tabel 2. Hasil Statisik Deskriptif N Min. Max. Mean Std. Dev. DSCORE 82 22 45 37,41 4,682 CAR 82 -0,141 0,871 0,049 0,162 Sumber: Data diolah (2020)
Hasil uji signifikansi abnormal return selama 11 hari pengamatan menunjukkan pada hari pengamatan ke  H +5 ,  H +4 ,  H +3 ,  H +2 ,  H +1 ,  H,  H -1 ,  H -3 ,  H -4 ,  H -5 abnormal  return tidak  signifikan  sedangkan  signifikansi abnormal return hanya didapati pada hari pengamatan H -2 . Dapat disimpulkan bahwa abnormal return tidak sama dengan satu dan signifikan secara statistik.
Tabel 3. Hasil Uji Signifikansi Abnormal Return Test Value = 0
t df  Sig. (2-tailed)  Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper H+5  1,950  81 0,055 0,01080 -0,000221 0,02183 H+4  0,710  81 0,480 0,00282 -0,005099 0,01075 H+3  0,809  81 0,421 0,00484 -0,007065 0,01675 H+2  -0,135  81 0,893 -0,00074 -0,011711 0,01022 H+1  -0,302  81 0,764 -0,00096 -0,007317 0,00539 H  0,213  81 0,832 0,00090 -0,007541 0,00934 H-1  0,275  81 0,784 0,00149 -0,009332 0,01232 H-2  2,458  81 0,016 0,01592 0,003035 0,02880 H-3  -1,197  81 0,235 -0,00717 -0,019094 0,00475 H-4  2,291  81 0,025 0,01429 0,001878 0,02670 H-5  1,064  81 0,290 0,00740 -0,006437 0,02124

## Sumber: Data diolah (2020)
Dapat  disimpulkan  bahwa  setiap  DSCORE  bertambah  1  maka  CAR  akan  berkurang  sebesar  0,0037. Nilai  thitung  dari  pengujian  parsial  cakupan  imunisasi  lengkap  bernilai  1,90  yang  lebih  kecil  dari  nilai t(0,025; 75) sebesar 2,286 dan nilai P- value sebesar 0,061 yang lebih besar dari taraf signifikan (α) sebesar 0,05. Dapat disimpulkan bahwa DSCORE tidak berpengaruh secara signifikan terhadap CAR karena nilai P- value lebih  dari  taraf  signifikansi.  Hasil  pengujian  ini  bertolak  belakang  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan oleh Dumay dan Tall (2007) dan  Sir et al. (2010) yang menyatakan bahwa pengungkapan modal intelektual berpengaruh terhadap cumulative abnormal return .
Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1 (Constant) 1,5415 0,7412 2,8 0,041 DSCORE -0.0371 0,0195 -1,9 0,061 Sumber: Data diolah (2020)
Dari tabel diatas maka dapat dapat disusun sebuah model regresi linier sederhananya sebagai berikut:
CAR = 1,5415 – 0,0371(DSCORE) Keterangan: CAR : cumulative abnormal return
DSCORE  : disclosure score
Hipotesis pertama yang diajukan dalam penelitian ini yaitu pengungkapan modal intelektual melalui DSCORE berpengaruh terhadap abnormal return sebagai kinerja pasar. Berdasarkan hasil analisis uji regresi linear  sederhana  menunjukkan  bahwa  pengungkapan  modal  intelektual  tidak  berpengaruh  terhadap abnormal  return sehingga  hipotesis  pertama  ditolak.  Hasil  pengujian  ini  bertolak  belakang  dengan  hasil penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dumay  dan  Tall  (2007)  dan    Sir  et  al.  (2010)  yang  menyatakan  bahwa pengungkapan  modal  intelektual  berpengaruh  terhadap cumulative  abnormal  return .  Terdapat  suatu hubungan erat antara peristiwa atau informasi yang terjadi di pasar modal dan abnormal return sesuai apa yang diteorikan oleh Jogiyanto (2017). Fenomena abnormal return akan terjadi pada setiap peristiwa yang bersifat  fundamental  seperti  pengumuman  laba,  pembayaran  deviden  dan corporate  action yang memberikan  keuntungan  tidak  normal.  Namun, dalam  penelitian  ini  yang  memanfaatkan  peristiwa  hari dimana  laporan  tahunan  diunggah  dalam  situs  web  BEI  atau  dapat  diasumsikan  sebagai event  date pengungkapan  modal  intelektual  tidak  menunjukkan  gejala abnormal  return sama  sekali.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa pasar modal di Indonesia bergerak dalam kondisi yang tidak efisien karena hanya bergerak pada kondisi tertentu.
Peristiwa pelaporan laporan tahunan seharusnya menjadi momentum bagi investor untuk mendulang abnormal  return .  Akan  tetapi,  kandungan  informasi  nonkeuangan  yang  tersaji  dalam  laporan  tahunan sangat  kompleks  sehingga  memerlukan  waktu  bagi  investor  untuk  mencerna  informasi  tersebut. Keterbatasan  kognitif  individu  juga  menjadi  masalah  dalam  pengolahan  informasi  kualitatif  modal
intelektual,  bagi  investor  individu sajian data  kuantitatif  berupa financial  highlight merupakan  hal  paling efektif dan efisien (Anggraeni & Almilia, 2017). Selain itu, penelitian yang menguji efisiensi pasar modal di Indonesia  antara  lain  Kurniawati  dan  Lestari  (2011),  Ady  dan  Mulyaningtyas  (2017)  dan  Semuel  et  al. (2017) menyimpulkan bahwa pasar modal di Indonesia berada dalam kondisi weak-form dan tidak efisien. Kondisi tersebut membuat setiap pelaku pasar tidak memperoleh sebaran informasi dengan kemungkinan pelaku  pasar  menerima  secara  tepat  waktu,  menerima  sedikit  terlambat  atau  tidak  menerima  informasi sama sekali. Selain itu, pergerakan saham pasar modal di Indonesia yang bersifat tidak acak serta historis perdagangan  saham  masa  lalu  yang  mampu  meramalkan  kondisi  perdagangan  saham  di  masa  depan membuat pelaku pasar harus memiliki strategi perdagangan saham guna memperoleh abnormal return . Tabel 5. Hasil Uji Beda Berpasangan AAR Sebelum dan Sesudah Event Date Variabel Mean t hitung P- value AAR Sesudah 0,00289 0,89 0,374 AAR Sebelum 0,00619 Sumber: Data diolah (2020)
Selisih antara populasi data AAR sesudah dengan data AAR sebelum event date memiliki nilai t hitung sebesar 0,89 kurang dari t (0,025; 408) sebesar 2,249 dan P- value sebesar 0,374 lebih dari taraf signifikansi. Jadi, dapat disimpulkan bahwa AAR sesudah sama dengan data AAR sebelum event date . Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian sebelumnya oleh Junaedi (2005) dan Sir et al. (2010) yang menyatakan bahwa tidak  ada  perbedaan  nilai average  abnormal  return setelah  dan  sebelum event  date selama  periode pengamatan. Apabila ditinjau secara grafik semua hasil penelitian AAR setelah event date akan mengalami kenaikan  secara  perlahan,  sedangkan  AAR  sebelum event  date cenderung  fluktuatif.  Oleh  karena  itu, asumsi significant  effect dalam  peristiwa  ini  tidak  berlaku  karena  pengamatan  yang  singkat  tidak menunjukkan perusahaan dengan harga saham yang kuat. Selain itu, peristiwa kenaikan AAR setelah event date juga mengimplikasikan bahwa investor memerlukan waktu dalam menganalisis lebih lanjut informasi yang tersaji dalam laporan tahunan.
Beberapa penelitian terdahulu yang berhubungan dengan abnormal return dan event study oleh Barokah dan Witiastuti (2016), Hadiwijaya dan Widjaja (2018), Rohyani et al. (2016), serta Safira dan Simon (2016) menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan abnormal  return sesudah  dan  sebelum  terjadinya  peristiwa. Perbedaan event window setiap penelitian yaitu Barokah dan Witiastuti (2016), Rohyani  et al. (2016) serta Safira dan Simon (2016) selama 31 hari, sedangkan Hadiwijaya dan Widjaja (2018) selama 21 hari juga tidak dapat membuktikan bahwa terdapat perbedaan signifikan.
Tabel 6. Hasil Uji Beda Berpasangan AAR Sebelum Berdasarkan Kategori
Variabel Mean t hitung P- value AAR Sebelum kategori CIDC 0,0014 1,45 0,150 AAR Sebelum kategori NCIDC 0,0129

## Sumber: Data diolah (2020)
Hasil pengujian antara data AAR sebelum kategori CIDC dengan data AAR sebelum kategori NCIDC memiliki  nilai  t hitung sebesar  1,45  yang  kurang  dari  t 0,025(122) sebesar  2,269  dan  P- value lebih  dari    taraf signifikansi. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa AAR sebelum kategori CIDC sama dengan AAR sebelum kategori NCICD.
Tabel 7. Hasil Uji Beda Berpasangan AAR Seseudah Berdasarkan Kategori
Variabel Mean t hitung P- value AAR sesudah  kategori CIDC 0,0092 1,67 0,096 AAR sesudah  kategori NCIDC -0,0025

## Sumber: Data diolah (2020)
Hasil pengujian antara data AAR sesudah kategori CIDC dengan rata-rata data AAR sesudah kategori NCIDC  memiliki  nilai  t hitung sebesar  1,67  kurang  dari  t 0,025(185) sebesar  2,259  dan  P- value lebih  dari  taraf signifikan.  Dapat disimpulkan  bahwa AAR  sesudah kategori CIDC  sama dengan  AAR sesudah  kategori NCIDC.  Dengan  demikian,  secara  keseluruhan  hasil  pengujian  pada  kategori  CICD  dan  NCIDC disimpulkan  tidak  terjadi  perbedaan  AAR  sebelum  dan  setelah event  date .  Hasil  ini  bertolak  belakangan dengan penelitian Sir et al. (2010) menunjukkan perbedaan nilai average abnormal return pada perusahaan kategori CICD dan NCICD baik setelah dan sebelum event date .
Hipotesis kedua yang diajukan dalam penelitian ini yaitu nilai average abnormal return setelah event date
lebih besar dibandingkan nilai average abnormal return sebelum event date . Berdasarkan hasil paired sample t- test menyimpulkan bahwa tidak ada perbedaan nilai average abnormal return setelah dan sebelum event date  selama  periode  pengamatan.  Kedua  hasil  pengujian  memperlihatkan  hasil  yang  tidak  signifikan walaupun  memiliki  perbedaan  nilai  mean. Berdasarkan  hasil  paired sample t-test  menyimpulkan  bahwa tidak  ada  perbedaan  nilai  average  abnormal  return  pada  perusahaan  kategori  CICD  dan  NCICD  baik setelah  dan  sebelum  event  date  yang  mendukung  hasil  penelitian  Junaedi  (2005).  Sedangkan  hasil penelitian  Sir  et  al.  (2010)  menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  yaitu  terdapat  perbedaan  nilai  average abnormal  return  pada  perusahaan  kategori  CICD  dan  NCICD  baik  setelah  dan  sebelum  event  date walaupun nilainya mendekati batas taraf signifikansi.
Terdapat  beberapa  hal  yang  menjadi  penyebab  tidak  ada  perbedaan  nilai average  abnormal  return di pasar modal Indonesia. Pertama, tingkat sebaran informasi yang masih belum merata. Bentuk pasar modal di  Indonesia  yang  masih  tergolong weak-form sehingga  terdapat delay  time terhadap  informasi  yang disajikan perusahaan kepada pelaku pasar. Kedua, kemampuan kognitif pelaku pasar dalam berinvestasi. Investor  retail  dan  institusional  di  Indonesia  dapat  dikategorikan  irasional  dan  tidak  heuristik,  artinya keyakinan investasi mereka tidak berdasarkan informasi keuangan dan non-keuangan yang tersedia serta kemungkinan gagal dalam memproses informasi secara cepat dan tepat (Sumani et al., 2012; Susilawaty et al.,  2018).  Hasil  analisis  dalam  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  pelaku  pasar  di  Indonesia  masih belum memanfaatkan laporan tahunan sebagai salah satu sumber referensi dalam mengambil keputusan investasi. Informasi mengenai human capital, structural capital dan relational capital yang tersaji secara naratif, numerik, maupun moneter dalam laporan tahunan tidak mampu memengaruhi harga saham perusahaan.

## 5. SIMPULAN, KETERBATASAN, DAN SARAN
Berdasarkan pengujian secara statistik, hasil simple linear regression analysis menyatakan bahwa tidak ada  pengaruh  pengungkapan  modal  intelektual  terhadap cumulative  abnormal  return .  Hal  tersebut mengimplikasikan  bahwa  laporan  tahunan  perusahaan  yang  mengandung  item human  capital , structural capital dan relational  capital belum  dijadikan  sumber referensi  bagi  investor  dalam  mengambil  keputusan investasi.  Hasil  pengujian  statistik paired  sample  t-test menyatakan  tidak  ada  perbedaan  nilai average abnormal return setelah dan sebelum event date dan tidak ada perbedaan nilai average abnormal return pada perusahaan yang mengungkapkan modal intelektual secara komprehensif (CICD) dan tidak komprehensif (NCICD). Dapat disimpulkan bahwa selama periode pengamatan lima hari setelah event date dan lima hari sebelum event  date tidak terjadi  gejala  yang memberikan abnormal  return bagi  investor  yang  berlaku juga bagi kategori perusahaan CICD dan NCICD.
Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya mengingat terbatasnya sumber referensi penelitian ini maka saran penelitian selanjutnya dapat menggunakan model pendekatan pasar lain seperti mean-adjusted model atau market model serta index pengungkapan modal intelektual yang lebih kompleks. Selain itu, dapat mengubah tipe industri menjadi lebih variatif serta jangka waktu pengamatan yang lebih panjang.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, A., & Almilia, L. S. (2017). Model Belief Adjustment Dalam Pengambilan Keputusan Investasi Berdasarkan  Informasi  Non-akuntansi. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis ,  20(1),  149.  DOI: 10.24914/jeb.V20i1.923
Ady, S. U. & Mulyaningtyas, A. (2017). Eksplorasi Tingkat Efisiensi Pasar Modal Indonesia Studi Kasus di Bursa Efek Indonesia. Ekspektra : Jurnal Bisnis dan Manajemen , 1(2), 103. DOI: 10.25139/ekt.V0i0.184
Barokah,  S.,  &  Witiastuti,  R.  S.  (2016).  Pengujian  Abnormal  Return  Saham  Sebelum  dan  Sesudah  Pe- luncuran Indeks MNC36 (Studi Kasus Perusahaan Yang Terdaftar Pada Lampiran Surat Pengumuman Indeks MNC36). Management Analysis Journal , 5(2). DOI: 10.15294/MAJ.V512.8113
Chartered Institute of Management Accountants (CIMA). (2003). Understanding Corporate Value: Managing and Reporting Intellectual Capital . London: Chartered Institute of Management Accountants. Deegan, C. (2014). Financial Accounting Theory 4th Edition . Australia: McGraw-Hill Education. Dumay, J. C., & Tull, J. A. (2007). Intellectual Capital Disclosure and Price ‐ Sensitive Australian Stock Ex- change Announcements. Journal of Intellectual Capital , 8(2), 236–255. DOI: 10.1108/14691930710742826 Hadiwijaya, C., & Widjaja, I. (2018). Analisis Perbandingan Abnormal Return dan Likuiditas Saham Sebe- lum dan Sesudah Stock Split pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2010- 2015. Jurnal Manajemen Bisnis dan Kewirausahaan , 2(1). DOI: 10.24912/jmbk.V2i1.4801
Ikatan Akuntan Indonesia. (2015). Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan Edisi Revisi 2015 . Jakarta: Ikatan Akuntan Indonesia.
Jensen,  M.  C.,  &  Meckling,  W.  H.  (1979).  Theory  of  The  Firm:  Managerial  Behavior,  Agency  Costs,  and Ownership Structure. Journal of Financial Economics , 3(4), 305-360.  DOI: 10.1016/0304-405X(76)90026-X Jogiyanto, H. M. (2017). Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Yogyakarta: BPFE.
Junaedi, D. (2005). Dampak Tingkat Pengungkapan Informasi Perusahaan Terhadap Volume Perdagangan dan Return Saham: Penelitian Empiris Terhadap Perusahaan-Perusahaan Yang Tercatat di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia , 2(2), 1-28.  DOI: 10.21002/jaki.2005.08
Keputusan  Ketua  Bapepam  dan  LK  Nomor:  Kep-431/BL/2012  tentang  Penyampaian  Laporan  Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik.
Kurniawati, S. L., & Lestari, W. (2011). Pengujian Efisiensi Bentuk Setengah Kuat di Indonesia. Journal of Business and Banking , 1(1), 143. DOI: 10.14414/jbb.V1i2.247
Melani,  E.  (2015).  Reaksi  Investor  Atas  Kinerja  Intellectual  Capital  Pada  Industri  Perbankan  Indonesia. Jurnal Riset Aplikasi Akuntansi dan Manajemen , 1(1), 21. DOI: 10.18382/jraam.V1i1.10
Nharaswarie, P., Dwija, I. G. A. M. A., & Astika, I. B. P. (2012). Pengaruh Intellectual Capital pada Abnor- mal Return Saham yang Diintervening oleh Kinerja Keuangan. Jurnal Keuangan dan Perbankan , 14(2). Paradesia, N. E., Ilmi Z., & Nadir, M. (2016). Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Abnormal Return Sa- ham dan Kinerja Keuangan (Studi Pada Perusahaan Perbankan di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011- 2015). Kinerja: Jurnal Ekonomi dan Manajemen , 13(2), 148-165. DOI : 10.29264/jkin.v13i2.828 Purnomosidhi, B. (2005). Analisis Empiris Terhadap Determinan Praktik Pengungkapan Modal Intelektual pada Perusahaan Publik di BEJ. TEMA (Telaah Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi) , 6(2), 87-99. DOI: 10.18202/tema.v6i2.155
Rezki,  S. B.  (2018).  Determinan  Faktor  Pengungkapan  Modal  Intelektual  dan  Tingkat  Pengungkapan  Per Industrinya  Pada  Seluruh  Perusahaan  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Kompartemen:  Jurnal Ilmiah Akuntansi , 16(1). DOI: 10.30595/kompartemen.V16i1.2458
Rohyani, I., Amaniyah, E., & Gani, E. (2016). Analisis Volume Perdagangan dan Abnormal Return Sebelum dan  Sesudah  Stock  Split  Pada  Perusahaan Bertumbuh  dan  Tidak  Bertumbuh. Eco-Entrepreneur ,  2(1), 82-105.
Safira,  T. H., &  Simon,  F.  (2016). Uji Komparasi  Abnormal  Return,  Trading  Volume, Trading  Frequency, dan  Bid-Ask  Spread  Sebelum  dan  Sesudah  Share  Split. Jurnal  Ultima  Accounting ,  8(2),  24–45.  DOI: 10.31937/akuntansi.V8i2.580
Sawarjuwono, T., & Kadir, A. P. (2003). Intellectual Capital: Perlakuan, Pengukuran Dan Pelaporan (Sebuah Library Research). Jurnal Akuntansi dan Keuangan , 5(1), 35-57.  DOI: 10.9744/jak.5.1.pp.%2035-57
Semuel,  H.,  Budihargono,  K.,  &  Basana,  S.  (2017).  Analisa  Efisiensi  Pasar  Modal  Bentuk  Lemah  Melalui Evaluasi  Pergerakan  Harga  Saham  di  Bursa  Efek  Indonesia. Petra  Business  and  Management  Review , 3(2).
Singh, I., & Mitchell Van Der Zahn, J. W. (2009). Intellectual Capital Prospectus Disclosure and Post ‐ Issue
Stock Performance. Journal of Intellectual Capital, 10(3), 425–450 . DOI: 10.1108/14691930910977824 Sir, J., Subroto, B., & Chandrarin, G. (2010). Intellectual Capital dan Abnormal Return Saham. Simposium Nasional Akuntansi XIII.
Spence,  M.  (1978).  Job  Market  Signaling. The  Quarterly  Journal  of  Economics ,  87(3),  355-374. DOI: 10.2307/1882010
Stewart, T.A. (1997). Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations . New York: Doubleday. Suhardjanto, D., & Wardhani, M. (2010). Praktik Intellectual Capital Disclosure Perusahaan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia , 14(1).
Sveiby,  K.  E.  (1997). The  New  Organizational  Wealth:  Managing  &  Measuring  Knowledge-Based  Assets .  San Francisco: Berrett-Koehler Publishers.
Ulum,  I.,  Ghozali,  I.,  &  Purwanto, A.  (2014). Konstruksi  Model  Pengukuran  Kinerja  dan  Kerangka  Kerja
Pengungkapan Modal Intelektual. Jurnal Akuntansi Multiparadigma , 5(3).
doi:10.18202/jamal.2014.12.5028
Ulum, I. (2015). Intellectual Capital Disclosure: Suatu Analisis dengan Four Way Numerical Coding Sys- tem. Jurnal Akuntansi & Auditing Indonesia , 19(1), 39–50. DOI: 10.20885/jaai.vol19.iss1.art4
Whiting, R. H., & Woodcock, J. (2011). Firm Characteristics and Intellectual Capital Disclosure by Australi- an  Companies. Journal  of  Human  Resource  Costing  &  Accounting ,  15(2),  102–126.  DOI: 10.1108/14013381111157337
Widarjo, W. (2011). Pengaruh Modal Intelektual Dan Pengungkapan Modal Intelektual Pada Nilai Perus- ahaan. Simposium Nasional Akuntansi XIV.